Nos premiers concurrents sont les géants de la tech et leurs prescripteurs, les SaaS IA et les agences. Leur business model n'inclura jamais la conception de solutions sur mesure.

Outre cette performance issue de vos spécifications et de notre expertise complète, à des prix imbattables, nos contrats de MCO incluent un engagement SLA proche de notre provider d'infrastructure (Google cloud), un temps de réaction réduit en maintenance corrective et un suivi permanent du LLMOps selon les meilleurs engagements (reporting, hot line). Les systèmes sont maintenus par leurs concepteurs, le système de ticket cède la place à une communication directe, réactivité et évolutivité sont contractuelles. Les cabinets de conseil vont vendre des solutions sur étagère, et les éditeurs SaaS aussi, pour des coûts conséquents.

Outre les nombreux récits de complexification qui visent à survaloriser cette technologie et pour les prescripteurs à gagner du temps, l'adoption lente de l'IA est sans doute liée en partie aux implications stratégiques et sociales potentielles. La question des conséquences sur l'emploi doit être abordée au cours de l'audit comme un élément important qui peut influer sur les choix de design. Nous pensons que cette question explique en grande partie un retard d'ores et déjà significatif et le recours au shadow IA, comme l'adoption du RAG en atteste, avec souvent plus de trois ans de retard.

Les agences IA classiques, quant à elles, proposent des automatisations simples, utilisant des LLMs si besoin, pour des résultats généralement satisfaisants. Elles ne sont pourtant pas en capacité d'entrainer les modèles, d'optimiser des algorithmes de RAG pour une tâche précise (le problème de la fenêtre de contexte) et ne peuvent donc pas traiter les cas d'usage les plus exigeants. Comme les sociétés de service, elles ne vous le diront pas et ne savent pas gérer ces problèmes. Votre protection serait de spécifier vos benchmarks d'évaluation, mais vous ne serez ni compétent ni aidé sur ce point.

Les outils de développement assisté par IA permettent à un studio de garder un contrôle maximal sur l'ensemble du code, de produire des résultats de haut niveau, mais aussi d'affiner dans le temps une méthodologie couvrant tous les aspects du design qui, en retour, réduit la durée d'exécution et d'itération.